Умение проводить эксперименты и анализировать результаты важно не только для учёных и студентов, но и для специалистов прикладных дисциплин — маркетологов, менеджеров по продукту и так далее. Однако вплоть до недавнего времени в российских вузах не было образовательных программ, которые могли бы развить эти навыки. Наш учебник призван восполнить этот пробел.
Мы написали его вместе с Европейским университетом в Санкт‑Петербурге (ЕУСПб) — это негосударственный российский университет с мировой известностью в области социальных и гуманитарных наук.
Учебник составлен так, чтобы любой человек без навыков в области анализа данных или программирования мог за короткий срок понять общую логику и техническую сторону процесса, провести самостоятельное исследование и научиться программировать на Python.
Прикладной анализ данных в социальных науках
1. Введение
2. Дескриптивный анализ данных. Введение в понятие данных и описательные статистики числовых данных
- 2.1.
3. Парные сравнения числовых данных
4. Категориальные данные
5. Визуализация данных
6. Факторный анализ
- 6.1.
7. Сбор и очистка данных
8. Подготовка данных
9. Определение исследовательских гипотез
10. Линейная регрессия
11. Логистическая регрессия
12. Текстовые данные
13. Заключение